Citó los beneficios comerciales potenciales que incluyen un mayor retorno de la inversión, crecimiento de las ventas, operaciones más eficientes, un tiempo de comercialización más rápido y una mayor participación y satisfacción del cliente. La ciencia de datos permite predecir el comportamiento de los consumidores, reconocer patrones de consumo, detectar anomalías del sector y desarrollar sistemas de personalización a la hora de atender a los clientes. Por eso juega un papel tan importante en las operaciones y estrategias comerciales de las empresas hoy en día, ya que permite planificar campañas de publicidad más sólidas, con datos reales sobre los clientes y potenciales clientes de tu compañía. El valor https://www.adiario.mx/tecnologia/el-bootcamp-de-tripleten-unico-por-su-metodo-de-ensenanza-y-plan-de-carrera/ de los datos que se pueden extraer y analizar gracias a la ciencia de datos radica en la información que éstos puedan aportar para sacarles provecho después. En todos estos casos, los principales beneficios de la ciencia de datos son que permiten obtener la información suficiente para saber qué cosas suceden, por qué ocurren, qué pasará en el futuro y cómo podemos hacer que ocurra en el futuro un resultado en particular. Como curiosidad, comentar que uno de los primeros métodos que se usó para recolectar, resumir y analizar los datos en la historia de las matemáticas fue el ábaco, el cual permite realizar operaciones aritméticas sencillas y otras más complejas y cuyo origen real sigue siendo un misterio.
Incluso, hay investigaciones que afirman que este sistema de reconocimiento es mejor que los propios especialistas humanos. Con este objetivo presente, no solo es necesario conocer los lugares más recurridos por el público al que quiero vender, sino conocer por qué esos lugares suelen estar llenos. Con el uso de la Ciencia de Datos, será posible conocer esa información y asegurarse que, por ejemplo, la razón de que haya una gran concurrencia es porque los precios de las tiendas de ese lugar son realmente bajas.
Consejos y trucos para adaptar tu empresa pyme al RGPD
Como acabamos de decir, la ciencia de datos combina numerosos campos que incluyen estadística, métodos científicos, inteligencia artificial y análisis de datos para extraer valor de esos datos. Un científico de datos puede utilizar una serie de técnicas, herramientas y tecnologías diferentes como parte del proceso de la ciencia de datos. En función del problema, eligen las mejores combinaciones para obtener resultados más rápidos y precisos. Las procesiones que tienen una relación directa
con la ciencia de datos son la estadística, la minería de datos, el
aprendizaje automático, y la analítica predictiva. Todos estos elementos son utilizados por este campo para poder entender
fenómenos y realizar un análisis certero del punto investigado; todo esto
permitirá tomar acciones certeras con respecto a un tema. Aunque se necesitan grandes cantidades de datos para entrenar los sistemas de
inteligencia artificial (IA), data science puede ayudar incluso con los
conjuntos pequeños de datos.
Una vez que hemos dado un paseo por las definiciones y los conceptos básicos de la estadística, cabe destacar que es el primer paso para poder llegar a la parte de inferencia estadística (más comúnmente llamada estimación o análisis predictivo). A través de ella, podremos llegar a entender cuestiones un poco más complejas (tampoco imposibles de entender que lo hacen personas normales) como machine learning, inteligencia artificial, entre otras áreas. Dado que el contexto proporciona todas las circunstancias de los datos, es muy difícil comprenderlo simplemente leyendo los números en una tabla. En la siguiente visualización de datos en Tableau, se usa un TreeMap para demostrar la cantidad de ventas en cada región de los Estados Unidos. Es muy fácil entender a partir de esta visualización de datos que California tiene la mayor cantidad de ventas del total ya que el rectángulo de California es el más grande. Pero esta información no es fácil de entender fuera de contexto sin visualización de datos.
Tecnologías, técnicas y métodos de ciencia de datos
Brandon Mora es consultor de datos e información en el Sector de Conocimiento, Innovación y Comunicación del Banco Interamericano de Desarrollo (BID). Ha trabajado como consultor de investigación y datos en el Departamento de Evaluación de Impacto del Banco Mundial, y como analista de datos en la oficina de planeamiento estratégico del Ministerio de Educación en Perú. Es economista graduado de la Universidad Andina del Cusco y además posee un MicroMaster en Data, Economía y Política del Desarrollo del MIT. El PLN es un componente que se ocupa de las interacciones entre las computadoras y las personas, El bootcamp de TripleTen: único por su método de enseñanza y plan de carrera agrega al complejo de la IA, la comunicación y el entendimiento a través de modelos analíticos del lenguaje natural. La pandemia global por COVID-19 ha impactado en todos los aspectos de la sociedad, de igual manera que en las organizaciones, sin importar su tamaño o el sector al que pertenezcan, marcando así un parteaguas de relevancia, en la capacidad de transformar datos en bruto en información de valor. Para lograr este éxito, se recopila información de satélites, radares, aviones y barcos para construir modelos capaces de predecir información metereológica con lo que es la Ciencia de Datos.
